基于自相关函数最大值的语音端点检测方法
一种基于相对自相关序列的语音端点检测法
ｃ ｍｐ ｒｓ ｎ； ｐ ｅ ｈ ｅ ｄ ｏ ｎ ｅｅ ｔ ｎ ｏ ａ ｏ ｓ ｅ ｃ ｎ ｐ ｉ ｔ ｔ ｃｉ ｉ ｄ ｏ
上 ．提 出 了一 种基 于相 对 自相关 序列 的端 点检 测技
１ 引 言
端点作 为语音分割 的重要 特征 ， 端点检 测准确 与 否直接影 响到语音识 别率的高低 ， 因此在 噪声 的情形
ｉ ｓ ｂ ｔ ｕ ｅ ｏ ｈ ｒ— ｍｅ ａ ｅ ａ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｃ ｏ ｓｎ ａｅ Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｓ ｕ ｓｉ ｔ ｄ ｆ ｒ ｓ ｏ ｔ ｖ ｒ ｇ ｈ ｅ ｈ ｌ — ｒ ｓ ｉ ｇ ｒ ｔ ． ｘ ｅ ｔ ｔ ｉ ｉ ｎ ｓ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ａ ｃ ｒ ｃ ｆ ｅ ｄ ｏ ｎ ｅ ｅ ｔ ｎ ｉ ｏ ｓｄ ｒ ｂ ｙ ｈ ｇ ｅ ｈ ｎ ｔ ａ ｂ ａ ｎ ｄ ｗｉ ｈ ｏ ｖ ｎ ｉｎ ｔ ｏ ｆ ｄ ｕ ｌ ｎ ｐ ｉ ｔ ｄ ｔｃ ｉ ｓ ｃ ｎ ｉ ｅ ａ ｌ ｉ ｈ ｒ ｔ ａ ｈ ｔ ｏ ｔ ｉ ｅ ｔ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ａ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｏ ｂ ｅ ｏ ｈ ｏｌ
Ｒ Ｓ 的 基 础上 ， 出 了一 种 基 于相 对 自相 关 序列 的语 音 信 号 的端 点 检测 算 法 。该 方 法 利 用相 对 自相 关算 法 能 够 消 除 Ａ） 提 噪 声 的原 理 ， 以语 音 信 号 相 对 自相 关 序 列 短 时平 均 幅度 代 替 双 门限 比较 法 中 的 语 音 信 号 短 时 平 均 幅 度 ， 语 音 信 号 以 短 时平 均 幅度 代 替 语 音 信号 的短 时 平 均过 门限 率 ， 验 表 明 ， 低信 噪 比下 检 测精 度 要 高 于 传统 的双 门限 比 较法 。 实 在
几种语音端点检测方法简介
福 建 电
脑
２１ ０ １年第 １ 期 １
号 和 高斯 白噪声信号 的 自相关 函数准显 然， 如果信 号ｘ 主要 由背景 白噪声组 成， 么， （ ｍ） 那 由于 噪声 的 “ 谱 性质 ， 个 能 量序 列 应该 近 似 为 一 白” 这 个 常数序 列， 方差近 似为零 。如果信 号ｘｍ 主要 由语 其 （） 音 组成 ， 么， 个 能量 序列 是 一个 数值 变 化 的序 列 ， 那 这 其方 差 不会 近 似 为零 。如果 信号 ｘ 主要 由 白色 噪声 （ ｍ１ （ Ｉ ）带嗓语罾 籽一化 自榴关 高斯自噪 声期 一化 自相 关 和语 音 组成， 么，不论 白色 噪声能 量 有多 大， 那 由于语 西数经过低通滤波后的波澎疆 荫藏经蛙低遁滤波后的波形躅 音 的存 在， 个 能量序列 依然 是一 个 数值 变 化 的序列 ， 这 图 １带 嗓 语音 和高 斯 白嗓声 的归 一 化 自相关 函数 经 过 其 方差不 会近 似为零 。 低 通滤 波 后 的波 形 图 （） ４根据 上 述 思想 ， 计算 每 帧 小 波 变换 后 的语 音 数 通 过 上 面两个 波形 图的观 察 ．可以得 出这样 的推 据Ｘ（ ） ｍ 的方差 ， 果方 差 大于 门 限值 ‘ 那 么即认 为 这 如 Ｐ ， 论 ：带嗓 语音 信号 的归一 化 自相关 函数经 过低 通 滤波 帧 之 后 的语 音 数 据 为 有 效 的 语 音 数 据 ，记 为 起 始
基于自相关最大值和过门限率的语音端点检测
基于自相关最大值和过门限率的语音端点检测席大林;李如玮;陈海龙【摘要】语音处理中,在噪声环境尤其是在非平稳噪音环境下进行端点检测是很困难的.在低信噪比的情况下,传统用于端点检测的特征参数不能充分描述语音信号的特征,导致端点检测的效果严重退化.为此,笔者从语音信号的时域或频域出发,提出了一种把短时自相关函数最大值和短时过门限率相结合的方法.实验表明,该方法弥补了自相关函数最大值方法和过零率的不足,提高了语音端点检测的性能.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2010(034)004【总页数】6页(P53-57,66)【关键词】自相关;过零率;过门限率【作者】席大林;李如玮;陈海龙【作者单位】北京工业大学,电子信息与控制工程学院,北京,100124;北京工业大学,电子信息与控制工程学院,北京,100124;北京航空航天大学,电子信息工程学院,北京,100080【正文语种】中文【中图分类】TN9121 引言语音端点检测是从含噪语音信号中准确地判断出语音的起点和终点。
语音端点检测在语音处理中有非常重要的作用，如移动通信系统语音终端中的语音激活检测（VAD），即是采用端点检测技术来减少发射功率并节省信道资源；语音编码中采用该技术，并对无音片段和有音片段按不同的码率编码，有助于进一步降低语音的传输码率；语音识别时，特别是孤立词识别系统中，准确检测每个词的起点和终点对于模板匹配并提高识别率相当重要。
但在噪声多变的环境中，由于噪声的特征不断变化，语音的特征易被噪声掩盖，导致端点检测的性能下降。
为此，文献[1]提出了一种可适应多种噪声环境基于短时能量的端点检测方法，但该方法对噪声变化较敏感；基于短时过零率[2]的方法对不同噪声的效果不同；基于谱能量[3]的端点检测算法具有时延并且计算复杂度高；为了提高算法的鲁棒性，文献[4-5]考虑到浊音的周期特征不易受到噪声影响，把信号能量与浊音特征结合起来，但该算法难以跟踪突变噪声，并且因其需要通过检测基频而搜索浊音，容易受到基音倍频的干扰；而在LPC系数法[6]和LPC预测误差法[7]中，LPC系数能成功检测到元音，但却不合适鼻音和摩擦音，同时也易受到噪声的干扰；文献[8]则将语音的能量与倒谱特征结合起来，在稳定噪声环境中取得了较好效果，但也难以适应噪声能量的突变。
本科毕业论文-—语音端点检测算法的研究及matla程序仿真与实现
摘要摘要语音端点检测是指从一段语音信号中准确的找出语音信号的起始点和结束点，它的目的是为了使有效的语音信号和无用的噪声信号得以分离，因此在语音识别、语音增强、语音编码、回声抵消等系统中得到广泛应用。
目前端点检测方法大体上可以分成两类，一类是基于阈值的方法，该方法根据语音信号和噪声信号的不同特征，提取每一段语音信号的特征，然后把这些特征值与设定的阈值进行比较，从而达到语音端点检测的目的，该方法原理简单，运算方便，所以被人们广泛使用，本文主要对基于阀值的方法进行研究。
另一类方法是基于模式识别的方法，需要估计语音信号和噪声信号的模型参数来进行检测。
由于基于模式识别的方法自身复杂度高，运算量大，因此很难被人们应用到实时语音信号系统中去。
端点检测在语音信号处理中占有十分重要的地位，直接影响着系统的性能。
本文首先对语音信号进行简单的时域分析，其次利用短时能量和过零率算法、倒谱算法、谱熵算法进行语音端点检测，并对这几种算法进行端点检测，并进行实验分析。
本文首先分别用各算法对原始语音信号进行端点检测，并对各算法检测结果进行分析和比较。
其次再对语音信号加噪，对不同信噪比值进行端点检测，分析比较各算法在不同信噪比下的端点检测结果，实验结果表明谱熵算法语音端点检测结果比其他两种方法好。
关键词语音端点检测；语音信号处理；短时能量和过零率；倒谱；谱熵IAbstractEndpoint detection is a voice signal from the accurate speech signal to the identify start and the end points, the purpose is to enable to separated the effective voice signals and un-useful noise. So, in the speech recognition system, speech enhancement, speech coding, echo cancellation and other systems are widely used.In Current the endpoint detection can be roughly divided into two categories, one is based on the threshold method based on the different characteristics of speech signal and the noise signals, a voice signal for each extracted feature, and then set the values of these thresholds compare with the values to achieve the endpoint detection purposes, This method is simple, it convenient operation, it is widely used, the main in this paper is based on the method of threshold method. Another method is based on the method of pattern recognition , it needs to estimate the speech signal and the noise signal model parameters were detected. Because is based on the method of pattern recognition and high self-complexity, a large amount of computation, so it is difficult to be use in real-time voice signal system for people.The Endpoint detection is take a very important position in the speech recognition, it directly affects the performance of the system. In this article first domain analysis in simple speech signal time, than dual threshold algorithm, cepstrum algorithm, spectral entropy algorithm for endpoint detection, and these types of endpoint detection algorithms, and experimental analysis points. Firstly, the algorithm were used to the original speech signal detection, and the algorithm to analyze and compare results. Secondly, the speech signal and then adding noise, SNR values for different endpoint detection, analysis and comparison of various algorithms under different SNR endpoint detection results, experimental results show that the spectral entropy of speech endpoint detectionIIalgorithm results better than the other two methods.Keywords voice activity detection;Signal processing; Average energy use of short-term and short-time average zero-crossing rat; cepstrum; spectral entropyIII毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
机器语音中的语音端点检测算法研究
机器语音中的语音端点检测算法研究近年来，机器语音技术发展迅猛，已经逐渐渗透到我们日常生活的各个领域中。
例如语音交互、智能家居、语音识别等等领域中，机器语音的应用正在不断增多。
然而在机器语音技术的应用中，一个重要的问题就是语音的端点检测。
本文将围绕机器语音中的语音端点检测算法进行研究，分析其基本原理和现状。
一、语音端点检测的基本原理语音信号是一种时间序列信号，在应用中，我们需要找到有意义的语音部分而忽略掉无意义的部分，从而进行后续的处理。
语音端点检测就是将语音信号分割成有意义的部分和无意义的部分。
在语音信号中，一段连续的语音信号通常由语音信号模板（speech model）和音频背景模板（noise model）混合组成，语音端点检测算法的主要任务就是找到这些分割点。
通常，语音端点检测算法的流程包含以下几个步骤：1、特征提取 - 通过信号处理方法从音频信号中提取有代表性的特征。
特征通常是一些频率特征，用于区分语音信号和非语音信号。
2、特征处理 - 对提取到的特征进行处理，以便更好地区分语音信号和非语音信号。
3、检测算法 - 通过特定算法对特征进行分析和检测，以找出语音信号的起始和终止点。
二、语音端点检测算法的现状语音端点检测算法近年来已经取得了很好的进展，并且应用领域广泛。
在实际应用中，我们经常会面临源自噪音、强唱、机器干扰等各种各样的问题。
为了解决这些问题，研究人员提出了很多不同的语音端点检测算法。
1、基于能量方法的语音端点检测算法最简单的端点检测算法就是能量检测法。
这种检测法通过计算语音信号的平均功率、放大声音强度或计算总体能量等方式来达到分辨语音信号和噪音的效果。
不过，这种算法很容易出现误判。
2、基于短时帧能量的语音端点检测算法为了能够更准确地检测语音端点，研究人员提出了基于短时帧能量的方法。
这种方法分析语音信号中的每一帧并计算每帧的平均功率，根据信号幅值阈值来启动信号检测。
这种方法常用于识别口语较清晰的场景。
语音端点检测方法
评估指标包括准确率、召回率、F1得分等。准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例；召回率是指模 型正确预测的正样本数占所有正样本数的比例；F1得分是准确率和召回率的调和平均数。
实验结果展示与分析
实验结果展示
实验结果展示包括混淆矩阵、ROC曲线 、PR曲线等。混淆矩阵可以展示模型对 不同类别的预测结果；ROC曲线可以展 示模型在不同阈值下的敏感度和特异度 ；PR曲线可以展示模型在不同阈值下的 精度和召回率。
双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）是一种结合了前向和后向LSTM的神经网络，可以同时从 前向和后向两个方向对语音信号进行建模，从而更全面地考虑到语音信号中的时序变化。
ห้องสมุดไป่ตู้
基于卷积神经网络的语音端点检测
01
卷积神经网络（CNN）是一种适用于图像和序列数据的神 经网络，可以有效地处理局部依赖的数据。在语音端点检 测中，它可以对语音信号的局部特征进行建模，从而识别 出语音的起始和结束点。
重要性
语音端点检测是语音信号处理中 的关键技术之一，对于语音识别 、语音合成、语音增强等应用具 有重要意义。
语音端点检测的应用领域
语音识别
语音端点检测可以用于确定语音识别的 起始和结束位置，提高语音识别的准确
性和效率。
语音增强
语音端点检测可以用于去除背景噪声 、回声等干扰，提高语音信号的质量
。
语音合成
语音端点检测方法
汇报人： 2023-12-21
目录
• 引言 • 语音信号处理基础 • 传统语音端点检测方法 • 基于深度学习的语音端点检测
方法 • 实验设计与结果分析 • 结论与展望
01
引言
语音端点检测的定义与重要性
《基于深度学习的语音端点检测》范文
《基于深度学习的语音端点检测》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，语音信号处理在许多领域得到了广泛的应用。
其中，语音端点检测（Voice Activity Detection，VAD）是语音信号处理中的一项关键技术。
它主要用于确定语音信号中语音段的起始点和结束点，从而为后续的语音识别、语音合成等任务提供有效信息。
传统的语音端点检测方法往往基于简单的统计模型或者特定的语音特征进行阈值设置，对于复杂环境下的语音信号处理效果并不理想。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的语音端点检测方法逐渐成为研究热点。
本文旨在探讨基于深度学习的语音端点检测方法，以提高语音信号处理的准确性和鲁棒性。
二、相关工作传统的语音端点检测方法主要包括基于短时能量和过零率的检测方法、基于谱熵的检测方法等。
这些方法通常依赖于特定的语音特征和阈值设置，对于不同环境下的语音信号处理效果不稳定。
近年来，深度学习技术在语音信号处理领域得到了广泛应用，如基于深度神经网络的语音识别、语音合成等。
深度学习技术可以自动提取语音信号中的特征信息，从而提高了语音信号处理的准确性和鲁棒性。
因此，基于深度学习的语音端点检测方法逐渐成为研究热点。
三、基于深度学习的语音端点检测方法本文提出一种基于深度学习的语音端点检测方法。
该方法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始语音信号进行预处理，包括归一化、分帧等操作。
2. 特征提取：利用深度神经网络自动提取语音信号中的特征信息，如MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）等。
3. 模型训练：使用有标签的语音数据训练深度神经网络模型，以学习语音信号中的特征与端点之间的关系。
4. 端点检测：将提取的特征输入到训练好的模型中，得到每个时间点的概率值，从而确定语音段的起始点和结束点。
四、实验与分析本文使用公开的语音数据集进行实验，将基于深度学习的语音端点检测方法与传统的检测方法进行对比分析。
基于短时自相关及过零率的语音端点检测算法
基于短时自相关及过零率的语音端点检测算
法
语音端点检测是计算机语音处理领域的一种常见应用，它主要用于语音识别、拼写校正以及声纹分析等语音处理技术中。
基于短时自相关（Short-Time Auto/orrelation, STAC）和过零率（Zero-Crossing Rate, ZCR）的语音端点检测算法是当前检测语音端点所使用的一种常用方法。
通常情况下，该算法的实现步骤如下：首先，将语音信号拆分为多小片段，每块片段的长度一般以毫秒为单位（通常取20ms），并将片段之间用某种滤波器连接；接着计算每块片段的自相关系数，并在计算结果中检测端点；最后，计算每个片段的ZCR，用相邻两个片段之间的ZCR变化来确定语音端点，其中该变化值还可以决定端点的类型—开始点或结束点。
检测完语音端点后，即可实现对语音信号的分割及识别。
现有的STAC-ZCR算法效果较为理想，其特点是计算量小、易于实现，因此深受人们的欢迎并发展至今。
基于自相关最大值和过门限率的语音端点检测
（． ｃ ｏｌ ｆＥｅｔ ｎｃＩｆｒ ａｉ ｎ ｏ ｔ ｌＥ ｇ ｅｒ ｇ ｅｉｇ Ｕ ｉ ｒｉ ｅｈ ｏｏｙ ｅ ｉ ０ １４ ｈｎ ； １ Ｓｈｏ ｌ ｒ ｉ ｎｏｍ ｔ ｎ ａｄ Ｃ ｎ ｏ ｎ ｉ ｅ ｎ ，Ｂ ｉｎ ｎ ｅｓｙ ｏ Ｔ ｃ ｎｌｇ ，Ｂ ｉｎ １０ ２ ，Ｃ ｉａ ｏ ｃｏ ｏ ｒ ｎ ｉ ｊ ｖ ｔｆ ｊｇ ２ Ｓ ｈｏ ｏ ｌ ｔ ｎ ｎ ｎｏ ａ ｏ ｎｉｅｒ ｇ ｅ ａｇ Ｕ ｉ ｒｉ ，Ｂ ｉｎ ０ ０ ０ ｈ ａ ． ｃｏｌ ｆＥｅ ｒ ｉ ａｄ Ｉ ｒ ｔ ｎ Ｅ ｇｎｅ ｎ ，Ｂ ｉ ｎ ｎｖ ｓｙ ｅ ｉ １０ ８ ，Ｃ ｉ ） ｃｏｃ ｆｍ ｉ ｉ ｈ ｅ ｔ ｊｇ ｎ
号 的 时域 或 频域 出发 ， 出 了一种 把 短 时 自相 关 函数 最 大 值 和 短 时 过 门 限 率相 结 合 的方 法 。 实验 表 明 ， 方 法 弥 补 提 该
了 自相 关 函数 最 大 值 方 法 和 过 零 率 的 不足 ， 高 了语 音 端 点检 测 的 性 能 。 提
ｃ ｒｅａ ｉｎ ｍｅ ｏ ｎ ｅ ｚ ｒ－ ｒ ｓ ｉ ｇ ｍｅｈ ｄ Ｓ ａ ｅ ｐ ｒｏ ａ ｃ ｅ ｄ ｔｃ ｉｎ ｉ ｍｐ ｏ ｅ ． ｏ ｒ ｌｔ ｔ ｄ ａ ｄ ｔ ｅｏ ｃ ｏ ｓ ｔ ｏ Ｏ ｔ ｔ ｔ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｏ ｔ ｅｅ ｔ ｓ ｉ ｒｖ ｄ ｏ ｈ ｈ ｎ ｈ ｈ ｍ ｆ ｈ ｏ
【 摘
要】语音处理 中， 噪声环境尤其是在 非平稳噪音环境下进行端 点检测是很 困难 的。在低 信噪比的情况下， 在
传 统 用 于端 点检 测 的特 征 参 数 不 能 充 分 描 述 语 音 信 号 的特 征 ， 致 端 点 检 测 的效 果 严 重退 化 。为 此 ， 导 笔者 从 语 音 信
基于传统能零比和自相关函数主副峰结合的端点检测法
0 引言端点检测是语音信号处理的重要组成部分。
端点检测可以从一段含噪或纯净语音中检测出语音的开始和结束对应的端点。
在语音信号处理的过程中，如果输入信噪比很高，可以用短时能量区分语音段和噪声段，但在低信噪比环境下，仅用短时能量进行端点检测的效果会非常差，所以研究出具备高准确率且鲁棒性好的端点检测算法十分重要，本文首先利用改进的多窗谱减法对语音信号进行降噪，然后对短时能量取对数，然后用对数能量除以自相关函数主副峰值和过零率的乘积。
结果表明，在低信噪比环境下，将对数能量和短时过零率，自相关函数主副峰值结合，该方法可以实现更精确的语音端点检测。
1 改进的多窗谱估计的谱减法1.1 多窗谱估计的谱减法1982年，Thomson 在传统周期图方法的基础上提出了一种多窗谱估计算法。
他的算法是在多个正交数据窗上重复使用同一数据序列，得到与数据相对应的直谱，然后对直谱值进行平均，得到误差和估计方差较小的谱估计。
多窗谱的定义为：1()()L mtmtk k S S ωω−==∑（1）其中L 是数据窗口的数量；S^mt 是第k 个数据窗口的频谱：2()()()mtjn kkS n x n eωωα−=∑ （2）1.2 改进的多窗谱估计谱减法MATLAB 中有调用函数pmtm，该调用函数可以计算多窗谱的功率谱估计密度和增加削减因子，然后将多窗谱之间相减，从而降低噪声影响，得到语音信号的增强。
谱减流程如下：（1）设带有噪声的语音信号为X （n）,在通过预处理过后,可以得到语音信号Xi(m)。
（2）将语音信号Xi(m)进行傅里叶变换,得到了振幅谱|Xi （k）|和相位谱θI （k），并对2M+1相邻帧进行了平滑处methods can accurately detect speech endpoint in high SNR environment,but in the case of low SNR,the traditional feature parameters for endpoint detection can not fully describe the characteristics of speech signal This leads to serious degradation of the effect of endpoint detection，Therefore,this paper proposes an improved multi window spectral subtraction denoising and median filtering to reduce the fluctuation of no speech segment in low SNR environment.After that,the endpoint detection method combines logarithmic energy,zero crossing rate and the ratio of main and secondary peaks of autocorrelation function.The experiment shows that the method has better accuracy and robustness than the traditional detection methods,and it has better accuracy and robustness in low SNR environment Good results of endpoint detection are obtained.Keywords:endpoint detection ；improved multi window spectral subtraction ；short-term average energy ；autocorrelation function ；ratio of main and secondary peaks11()(,)NSn yi P k P k i NIS==∑（6）（6）谱减关系计算增益因子。
matlab自相关函数最大值检测
一、概述Matlab是一种强大的计算机辅助设计软件，广泛应用于科学、工程、经济等领域。
自相关函数是信号处理和统计学中常用的一种方法，用于分析信号之间的相关性。
在信号处理中，经常需要对信号进行最大值检测，以确定信号中的重要特征。
本文将介绍如何使用Matlab进行自相关函数最大值检测。
二、自相关函数的概念1. 自相关函数是一种衡量信号相似度的方法，通常用于分析信号的周期性和重复性。
2. 在Matlab中，可以使用xcorr函数来计算两个信号之间的自相关函数。
该函数返回一个包含自相关函数值的向量。
3. 自相关函数的最大值通常对应着信号的重要特征，因此对自相关函数进行最大值检测可以帮助分析信号的特性。
三、Matlab中的自相关函数最大值检测1. 准备待分析的信号数据。
在Matlab中，可以使用load函数加载数据文件，或者直接生成一个包含信号数据的向量。
2. 使用xcorr函数计算信号的自相关函数。
可以使用xcorr函数的不同选项来选择计算的方式和窗口长度。
3. 找到自相关函数的最大值。
可以使用Matlab自带的max函数找到最大值的索引和数值。
4. 根据最大值的索引和数值，可以确定信号中的重要特征，如信号的周期、频率等。
四、实例演示1. 下面以一个简单的正弦波信号为例，演示如何使用Matlab进行自相关函数最大值检测。
2. 生成一个包含正弦波信号的向量。
3. 使用xcorr函数计算信号的自相关函数。
4. 使用max函数找到自相关函数的最大值，并确定信号的周期。
五、总结通过本文的介绍和实例演示，我们了解了在Matlab中如何进行自相关函数最大值检测。
自相关函数最大值检测是信号处理领域中常用的分析方法，对于分析信号的周期性和重复性具有重要意义。
在实际应用中，可以根据实际需求对自相关函数进行进一步处理，以获取更多有用的信息。
六、参考文献1. MathWorks. (2021). xcorr. xxx2. Smith, S. W. (1999). The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing. California Technical Publishing.。
《2024年基于深度学习的语音端点检测》范文
《基于深度学习的语音端点检测》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，语音识别技术得到了广泛的应用。
在语音识别系统中，语音端点检测（Voice Activity Detection，VAD）是一个重要的预处理步骤，它能够有效地从背景噪声中检测出语音信号的起始点和结束点，从而提高语音识别的准确率。
传统的语音端点检测方法主要依赖于信号处理和统计模型，但这些方法在复杂的环境下往往难以取得理想的效果。
近年来，深度学习技术的发展为语音端点检测提供了新的思路和方法。
本文旨在探讨基于深度学习的语音端点检测方法，并分析其高质量性能。
二、深度学习在语音端点检测中的应用深度学习技术以其强大的特征提取能力和良好的泛化性能，在语音端点检测中得到了广泛的应用。
基于深度学习的语音端点检测方法主要包括两个步骤：特征提取和分类器设计。
1. 特征提取在语音端点检测中，特征提取是关键的一步。
传统的特征提取方法主要依赖于信号处理技术，如短时能量、过零率等。
然而，这些方法往往无法充分提取出语音信号中的有效信息。
深度学习技术可以通过神经网络自动学习语音信号中的特征，从而提取出更有效的特征信息。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
2. 分类器设计在特征提取之后，需要设计一个分类器来对语音信号进行分类。
传统的分类器主要基于统计模型或机器学习算法，如高斯混合模型（GMM）或支持向量机（SVM）。
而基于深度学习的分类器可以利用神经网络来自动学习分类的规则和模式。
在语音端点检测中，通常采用二分类器来区分语音和非语音信号。
常用的深度学习模型包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）等。
三、高质量的基于深度学习的语音端点检测方法为了进一步提高语音端点检测的准确率，可以采用以下几种方法：1. 多层特征的融合深度学习模型可以自动学习多层次的特征表示，将不同层次的特征进行融合可以更好地表示语音信号。
基于循环自相关函数的浊音端点检测
st0 < 0.5 st0 > 0.5
(ห้องสมุดไป่ตู้)
幅度
0 其中，arg(max( R (k ))) 表示 R(k ) 最大峰值的帧索引。s1 t 根据 st
值的不同取不同的结果，若 st0 < 0.5 ， R(k ) 的最大峰值幅度
(7)
可见， ACF 的结果在 1.88 ms 及 3.75 ms 处有更高的峰 值， AMDF 的结果在 14.37 ms 处也有更高的峰值， 而 CACF、 CAMDF 在 7 ms 处出现了最大的峰值， 与实际基音周期相近， 因此，在下一节浊音检测步骤中直接选取 CACF 函数的最大 峰值幅度代表语音帧的浊化程度。
计 算 机
(2)
工 程
2011 年 11 月 20 日
s t0
式 (2) 用两序列相减代替相乘以减少计算时间， 但 由于现代 PC 处理器计算乘法和加法速度基本相同，因此效果不显著， 且仍存在峰值幅度逐渐下降的问题。文献 [11] 使用了基于循 环平均幅度差函数 (Circular AMDF, CAMDF)方法， 定义如下：
转移损失函数用于保持状态的连续性，函数值越大，表 示转移损失越大，则越可能维持当前状态不变，使得检测结 果趋于平滑。 Et 和 Et +1 分别为第 t 帧和 t + 1 帧的短时能量， “ − > ”表示转移方向，该方向可通过式 (5)、式 (6)状态损失 函数判断得到。当状态转移方向为 state1− > state0 ，即浊音状 态到非浊音状态时，由于能量变小，则有转移损失函数值 Et +1 / Et 也越小；若实际状态并非 state1− > state0 ， Et +1 / Et 值 较大，进而状态变化的代价也越大，从而对当前状态的改变产 生抑制作用。 由上述对各状态和转移损失函数的定义，根据动态规划 方法选择最优路径， 使代价函数损失最小， 则第 t − 1 帧~第 t 帧 的最优路径的选择为：
端点检测（VAD）技术
端点检测（VAD）技术端点检测是语音识别和语音处理的一个基本环节，也是语音识别研究的一个热点领域。
技术的主要目的是从输入的语音中对语音和非语音进行区分，主要功能可以有：1.自动打断。
2.去掉语音中的静音成分。
3.获取输入语音中有效语音。
4.去除噪声，对语音进行增强。
目前，端点检测技术主要是根据语音的一些时域或频域特征进行区分。
一，时域参数时域参数端点检测是根据时域中的特征参数进行区分，一般如果信噪比较高的时候，效果至少90%以上。
1.时域能量大小。
2.时域平均过零率。
3.短时相关性分析。
相关性分析主要是利用语音的相关性比噪声强，噪声之间的相关性呈现下降的趋势，但因为噪声种类太多，因此只针对少量、特定噪声。
4.能量变化率。
也有人用这个，没有实验过。
5.对数能量。
6.子带能量。
实验表明，这个效果会比单纯的能量要好。
7.GMM假设检验。
8.其它。
其它也有一些，都是从自适应、噪声能量估计、信噪比估计等角度出发。
二，频域参数频域参数的抗噪性会比时域要好，但计算的cost也要高，下列技术是主流1.谱熵。
谱熵在频域与时域较量时，是比较优秀的，鲁棒性明显好于时域。
2.频域子带。
这种方法对于自适应类的算法来说，是比较优秀的，因为可以通过子带选择和设计，改变噪声的估计。
3.自适应子波。
这种算法通过子波的自适应，可以使得每一个相关帧的子波数和设计都不一样，如选择16个子带，选取频谱分布在250至3.5K之间，且能量不超过该帧总能量90%的子带，此时能够较好的消除噪声对端点的影响。
4.基频。
有人这样尝试，通过基频的检测，来表达声音是否真的存在，这类算法的鲁棒性很强，但对于轻音就会面临比较大的风险了。
5.其它。
自适应等思路。
三，时域和频域结合参数这类算法通过把时域和频域相结合的思路来设计算法，也是主流，因为时域计算快，可以快速检测，而频域更能表达噪声的特征。
1.自适应能量子带的谱熵检测。
把能量划分子带，结合谱熵。
一般单一的谱熵不能很好的表达噪声在帧内的加性能量噪声。
基于自相关函数最大值的语音端点检测方法
基于自相关函数最大值的语音端点检测方法
刘淑华;胡强;覃团发;梁琳
【期刊名称】《电声技术》
【年(卷),期】2006(000)012
【摘要】基于短时能量和隐马尔夫模型端点检测方法都有一定的局限性,笔者通过研究浊音的周期性及其自相关函数通过低通滤波器后的特性,提出了基于自相关函数最大值的语音端点检测算法,实验结果表明,即使在较低信噪比情况下采用该算法仍能较准确地检测出语音信号的端点位置.
【总页数】4页(P47-50)
【作者】刘淑华;胡强;覃团发;梁琳
【作者单位】广西大学,计算机与电子信息学院,广西,南宁,530004;广西大学,计算机与电子信息学院,广西,南宁,530004;广西大学,计算机与电子信息学院,广西,南宁,530004;广西大学,计算机与电子信息学院,广西,南宁,530004
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.基于自相关最大值和过门限率的语音端点检测 [J], 席大林;李如玮;陈海龙
2.基于自相关函数的语音端点检测方法 [J], 陈泽伟;曾庆宁;谢先明;龙超
3.一种基于自相关函数特征的行为识别方法 [J], 王忠民;李杨;张荣
4.一种基于自相关函数的GNSS时间序列噪声提取方法 [J], 张旭东; 胡在凰
5.基于自相关函数的SRSF信号感知矩阵优化方法 [J], 吕明久;许鹏程;陈文锋;杨军;赵欣
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端点检测
语音信号处理实验一：端点检测姓名：XXX 学号：XXXX 班级：XX一、实验目的：理解语音信号时域特征和倒谱特征求解方法及其应用。
二、实验原理与步骤：任务一：语音端点检测。
语音端点检测就是指从包含语音的一段信号中确定出语音的起始点和结束点。
正确的端点检测对于语音识别和语音编码系统都有重要的意义。
采用双门限比较法的两级判决法，具体如下第一级判决：1. 先根据语音短时能量的轮廓选取一个较高的门限T1，进行一次粗判：语音起止点位于该门限与短时能量包络交点所对应的时间间隔之外(即AB段之外)。
2. 根据背景噪声的平均能量(用平均幅度做做看)确定一个较低的门限T2，并从A点往左、从B点往右搜索，分别找到短时能量包络与门限T2相交的两个点C和D，于是CD段就是用双门限方法根据短时能量所判定的语音段。
第二级判决：以短时平均过零率为标准，从C点往左和从D点往右搜索，找到短时平均过零率低于某个门限T3的两点E和F，这便是语音段的起止点。
门限T3是由背景噪声的平均过零率所确定的。
注意：门限T2，T3都是由背景噪声特性确定的，因此，在进行起止点判决前，T1，T2，T3，三个门限值的确定还应当通过多次实验。
任务二：利用倒谱方法求出自己的基音周期。
三、实验仪器：Cooledit、Matlab软件四、实验代码：取端点流程图一：clc,clear[x,fs,nbits]=wavread('fighting.wav'); %x为0~N-1即1~Nx = x / max(abs(x)); %幅度归一化到[-1,1]%参数设置FrameLen = 240; %帧长，每帧的采样点inc = 80; %帧移对应的点数T1 = 10; %短时能量阈值,语音段T2 = 5; %短时能量阈值,过渡段T3 = 1; %过零率阈值,起止点minsilence = 6; %无声的长度来判断语音是否结束silence = 0; %用于无声的长度计数minlen = 15; %判断是语音的最小长度state = 0; %记录语音段状态0 = 静音,1 = 语音段,2 = 结束段count = 0; %语音序列的长度%计算短时能量shot_engery = sum((abs(enframe(x, FrameLen,inc))).^2, 2);%计算过零率tmp1 = enframe(x(1:end-1), FrameLen,inc);%tmp1为二维数组=帧数*每帧的采样点FrameLentmp2 = enframe(x(2:end) , FrameLen,inc);%signs = (tmp1.*tmp2)<0;%signs为一维数组，符合的置1，否则置0zcr = sum(signs,2);%开始端点检测,找出A,B点for n=1:length(zcr)if state == 0 % 0 = 静音，1 = 可能开始if shot_engery(n) > T1 % 确信进入语音段x1 = max(n-count-1,1); % 记录语音段的起始点state = 2; silence = 0;count = count + 1;elseif shot_engery(n) > T2|| zcr(n) > T3 %只要满足一个条件,可能处于过渡段status = 1;count = count + 1;x2 = max(n-count-1,1);else % 静音状态state = 0; count = 0;endendif state = =2 % 1 = 语音段if shot_engery(n) > T2 % 保持在语音段count = count + 1;elseif zcr(n) > T3 %保持在语音段x3 = max(n-count-1,1);else % 语音将结束silence = silence+1;if silence < minsilence %静音还不够长，尚未结束count = count + 1;elseif count < minlen % 语音段长度太短，认为是噪声 state = 0;silence = 0;count = 0;else % 语音结束state = 3;endendendif state = =3 % 2 = 结束段break;endendx1,x2,x3 %A、C、E坐标x11 = x1 + count -1 %B坐标x22 = x2 + count -1 %D坐标x33 = x3 + count -1 %F坐标%画图subplot(3,1,1)plot(x)axis([1 length(x) -1 1])%标定横纵坐标title('原始语音信号','fontsize',17);xlabel('样点数'); ylabel('Speech');line([x3*inc x3*inc], [-1 1], 'Color', 'red'); %画竖线line([x33*inc x33*inc], [-1 1], 'Color', 'red');subplot(3,1,2)plot(shot_engery);axis([1 length(shot_engery) 0 max(shot_engery)])title('短时能量','fontsize',17);xlabel('帧数'); ylabel('Energy');line([x1 x1], [min(shot_engery),T1], 'Color', 'red'); %画竖线line([x11 x11], [min(shot_engery),T1], 'Color', 'red'); % line([x2 x2], [min(shot_engery),T2], 'Color', 'red'); % line([x22 x22], [min(shot_engery),T2], 'Color', 'red'); % line([1 length(zcr)], [T1,T1], 'Color', 'red', 'linestyle', ':'); %画横线line([1 length(zcr)], [T2,T2], 'Color', 'red', 'linestyle', ':'); %text(x1,-5,'A'); %标写A、B、C、Dtext(x11-5,-5,'B');text(x2-10,-5,'C');text(x22-5,-5,'D');subplot(3,1,3)plot(zcr);axis([1 length(zcr) 0 max(zcr)])title('过零率','fontsize',17);xlabel('帧数'); ylabel('ZCR');line([x3 x3], [min(zcr),max(zcr)], 'Color', 'red'); %画竖线line([x33 x33], [min(zcr),max(zcr)], 'Color', 'red'); %line([1 length(zcr)], [T3,T3], 'Color', 'red', 'linestyle', ':'); %画横线text(x3-10,-3,'E起点'); %标写E、Ftext(x33-40,-3,'F终点');运行结果与分析：x1 = 650，x11 = 734，x2 = 646，x22 = 752，x3 = 643，x33 = 763得出的值x3<x2 <x1 <x11< x22< x33 ,基本符合要求放大放大放大1、主要是学习了一些新的函数。
语音分割名词解释
语音分割名词解释
语音分割是一种语音处理技术，用于自动分割长音频信号中的语音片段。
它是语音识别和语音合成等应用的前提，也可以应用于语音信号分析、语音情感识别、说话人识别等领域。
语音分割的目标是将一段持续的音频信号分割成一些相对独立的语音段，其中每个语音段包含一个完整的语音单元（如一个词或一个句子）。
分割过程包括两个主要步骤：语音检测和分割点检测。
在语音检测阶段，会对整个音频信号进行处理，将语音和非语音部分区分开来。
这通常涉及到使用基于特征提取（如能量、频谱等特征）的阈值检测方法、基于统计模型的方法、基于深度学习的方法等。
在确定了语音部分之后，下一步是检测分割点。
分割点检测的目标是确定语音单元的开始和结束位置，其中开始位置称为起点，结束位置称为终点。
分割点检测可以采用基于特征或基于模型的方法，如基于零交叉率、自相关函数、基于能量的端点检测、基于高斯混合模型的分段等方法等。
语音分割适用于很多场景，如语音识别系统的开发、声学分析、音频转录、智能客服等。
分割效果的好坏影响着后续任务的质量，因此对于语音分割技术的研究、优化和改进一直是语音处理研究的重要课题之一。
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语音信号 是非平稳 过程 ， 时变 的 ， 是 但语音 信号具
有 短时 的平稳 性 ， 用 短时 白相 关 函数 ， 音信号 采 语 ｓｎ 的短 时 自相关 函数 尺 （ 定义 为 （） ）
，— １ ｖｋ
Ｒ（ ＝ ） （ ）∑ｓ ｎ ＋） （ ｓｎ
语音端点检测是数字语音处理 的重要 环节嘲 语音识别 。 过程 中需要进行起止点 的判决 ，语 音增强算法要求从 含噪语音 中提取 噪声进行统 计 ， 音编码可利用 “ 语 语音
它 的 自相关 函数也具有 周期性 ，并且周 期和信 号的周 期相 同 ，因此可通 过语 音信号 的 白相关 函数进 行端点
【 ｅ ｒ ｓ ｎｐ ｉｔｄｔｃｏ ；ａｔｃｒ ｌ ｉ ；ｌ ｐ ｓ ｆ ｅ Ｋ ｙ ｗｏｄ 】ｅｄ ｏｎ ｅｅｔ ｎ ｕｏｏｒ ａ ｏ ｏ ａｓｉ ｒ ｉ ｅ ｔ检 测就 是检 测语 音 信号 的 的起 点 和终 点， 因此 也 叫起止 点识别ｌ 其 目的是要在 一段输 入信 】 ＿ ， 号 中将语 音信号 同其 他信 号 （ 背景 噪声 ） 离开来 。 如 分
【 ｓｒｃ 】Ｏ ｉｇｔ ｈ ｉ ｔｔ ｎ ｉ ｈ ｐ ｌ ａｏ ｆｔｅ ｅｄ ｏｎ ｄ ｔ ｔｎ ｍ ｔｏ ａｅ ｎ ｔ ｈ ｒ ｅｅｇ Ａｂｔａｔ ｗｎ ｏ ｔｅ ｌ ａｉ ｎ ｔｅａ ｐｉ ｔｎ ｏ ｈ ｎｐ ｉｔ ｅ ｃｉ ｅ ｄ ｂ ｓｄ ｏ ｈ ｓｏｔ ｎ ｒｙ ｍｉ ｏ ｃｉ ｅ ｏ ｈ ｅ
ｏ ｉ ｄ ｎ Ｍａ ｋ ｖ ｍｏ ｅ ， ａ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｎ ｔ ｅ ｍａ ｉ ｍ ｆ ａ ｔｃ ｒ ｌ ｔ ｎ ｆ ｎ ｔ ｎ ｉ ｕ ｏ ｗａ ｄ Ｔ ｅ ｒ ｈｄ ｅ ｒｏ ｄ ｌ ｎ ｗ ｔ ｏ ａ ｅ ｏ ｈ ｘ ｍｕ ｏ ｕｏ ｏｒ ａｉ ｕ ｃｉ ｓ ｐ ｔ ｆ ｒ ｒ ． ｅ ｏ ｏ ｈ ｐ ｒｏ ｆ ｓ ｎ ｎ ｎ ｓ ｎ ｔ ａ ｔ ｃ ｒｅａ ｉｎ ｆ ｎ ｔ ｎ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｔ ｓ ｆ ｒ ａ ｔｅ ｒｅａ ｉｎ ｆ ｎ ｔ ｎ ｉ ｒ ｄ ｔ ｒ ｕ ｈ ｅ ｄ ｏ ｏ ａ ｔ ａ ｄ ｏ ａａ ｓ ｕ ｏ ｏ ｒｌ ｔ ｕ ｃｉ ｈ ｒ ｃ ｅ ｓｉ ａｔ ｕ ｏ ｏ ｒ ｌｔ ｕ ｃ ｉ ｆ ｅ ｈ ｏ ｇ ａ ｉ ｏ ｏ ｉ ｃ ｅ ｏ ｏ ｈｅ ｌｗ ａ ｓ ａｅ ｓｕ ｉｄ ｒ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔｔ ｉ ｔ ｏ ｃ ｎ ｄ ｔｃ ｈ ｏ ｃ ｎ ｐ ｉ ｔ ｅ ａ ｔ ｖ ｎ ｎ ｆ ｏ ｐ ｓ ｒ ｔ ｄ ｅ ．｜ ｘ ｅ ｉ ｈ ｍｅ ｔ ｌ ｒｓ ｌ ｈ ｗ ｔａ ｈ ｓ ｍｅｈ ｄ ａ ｅｅ ｔ ｔ ｅ ｖ ｉｅ ｅ ｄ ｏ ｎ ｘ ｃ ｌ ｅ ｅ ｉ ｓ ｙ ｌ ｌｗ ＮＲ ｎ ｉ ｎ ｎ ． ｏ Ｓ ｅ ｖ ｒ ｍｅ ｔ ｏ
ｎ０ ＝
插 空” 来增加信道 容量 。因此 ， 只有准确地判定语 音信
号的端点 ， 才能正确地进行 语音 处理。
其 中 ，Ｓ 表示 加 窗后 的语音 信 号 ； 为语 音 帧 长 度 。 Ｎ
Ｒ
…
对“ 纯净 ” 语音信号进行语 音端点检测较有效 的方 法有过零率 、 短时能量 ， 以及零 能积 （ 即过零 率与短 时 能量 的乘 积）等。 但对含噪语音信号进行语音端点检测 时， 发现这些方法 都失 去了原有的效果 ， 均不 能正确判
定和检测 噪声环境下的语音端点 ，尤其是 低信噪 比和 被宽带噪声污染过的语 音 中。 根据浊音的周期性 ， 笔者 提 出了一种基于 自相关 函数最大值 的端点 检测方 法。
ＬＵ Ｓ ｕ ｈ ａ Ｕ Ｑａｇ Ｉ ｕｎ ｆ，ＬＡ Ｇ Ｌｎ Ｉ ｈ － ｕ ，Ｈ ｉ ，ＱＮ Ｔ ａ －ａ Ｉ Ｎ ｉ ｎ
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语音技术 （ 、 ｎ ⑥６ ＠ ＠ 腩 ⑥ ⑥ ＠ ＠ 响 ０ Ｕ
文 章 编 号 ：Ｏ２ ８ ８ （０ ６ １ － ０ ７ ０ １ ０ — ６ ４ ２ ０ ）２ ０ ４ — ４
基于 自相关函数最大值 的语音端点检测 方法 论 文 －
・
刘 淑 华 ，胡 强 ，覃 团发 ，粱 琳
（ 西 大 学 计 算机 与 电子 信 息 学 院 ， 广 西 南宁 ５ ０ ０ ） 广 ３０ ４
【 摘 要 】基于短 时能量和隐马 尔夫模型端 点检测方 法都有 一定 的局 限性 ， 笔者 通过研 究浊音 的周期性 及其 自相
关 函数通过低通滤 波器 后的特性 ， 出 了基于 自相关 函数最大值 的语 音端点检测算法 ， 提 实验 结果表 明， 即使在 较低
信 噪 比情 况 下 采 用 该 算 法仍 能较 准 确地 检 测 出语 音 信 号 的 端 点位 置 。
【 关键词 】端点检测 ；自相关 ；低通滤波器
【 中图分 类号 】Ｔ ９ ２ Ｎ １ 【 文献标识码 】Ａ
Ａ ｅ ｈ ｄ ｏ ｈｅ Ｖｏ ｃ ｄ ｏ ｎ ｔ ｃ ｏ ｓ ｄ ｏ ａ ｉ ｍ ｆ Ａｕｔ ｃ ｒ ｅ ａ ｉ ｎ Ｆ ｎ ｔ ｎ Ｍ ｔ ｏ ｆ ｔ ｉｅ Ｅｎ ｐ ｉ ｔ Ｄｅ ｅ ｔ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ｘ ｍｕ ｉ ｏ ｏ ｏ ｒ ｌ ｔｏ ｕ ｃ ｏ ｉ